Байкальский государственный университет

Журнал БГУ: GLOBAL AND REGIONAL RESEARCH
Журнал БГУ: GLOBAL AND REGIONAL RESEARCH

Зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций.

Регистрационный номер
Эл № ФС77-75275 от 07 марта 2019 г.

Информация о статье

Название статьи:

Применение нейросети в ритейле для повышения качества продаж

Авторы:
Маркатюк И.С., студент, кафедра математических методов и цифровых технологий, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация, electro_sydar@mail.ru,

Казанцев Л.В., старший преподаватель, кафедра математических методов и цифровых технологий, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация, kazantsevlv@bgu.ru
В рубрике:
РАЗДЕЛ 2. ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ УПРАВЛЕНИЯ
Год: 2021 Том: 3 Номер журнала: 2
Страницы: 108-115
Тип статьи: Научная статья
УДК: 658.64
Аннотация:
В данной статье рассматривается применение нейросетей в ритейле. Авторы описывают, как эта технология помогает максимизировать прибыль и автоматизировать некоторые процессы внутри ретейла. Рассматриваются основные способы применения технологий в маркетинговой, логистической, сервисной и в других политиках ритейла. Приведены семь типовых примеров использования нейросети для решения задач, связанных с реализацией товаров и услуг.
Ключевые слова: нейросеть, малый бизнес, ритейл, нейрон, искусственный интеллект, логистика, маркетинг
Список цитируемой литературы:
  • Ливенцева А. В. Использование нейронной сети при прогнозировании объема продаж торговой фирмы. / А. В. Ливенцева // Вестник науки и образования Олимп (Иваново). - 2017. - Т. 26. - № 2. - С. 24-28.
  • Хетагуров Я. А. Проектирование автоматизированных систем обработки информации и управления (АСОИУ) : учебное пособие / Я. А. Хетагуров. - Москва : Высш. шк. (ВШ), 2006. - 223 С.
  • Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект: Учеб. пособие для ВУЗов. / Л. Н. Ясницкий. - Москва : Издат. центр «Академия», 2005. - 176 С.
  • Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. - 2-е изд. : пер. с англ. - Москва : Вильямс, 2006. - 1104 С.
  • Гужева А. Г. Сравнительный анализ методов определения существенности входных переменных при нейросетевом моделировании: методика сравнения и ее применение к известным задачам реального мира. / А. Г. Гужева, С. А. Доленко, И. Г. Персианцев, Ю. С. Шугай // Нейроинформатика-2008. X Всероссийская научно-техническая конференция. Сборник научных трудов. - Часть 2. - Москва : МИФИ, 2008. - С. 216-225.
  • Чернодуб А. Н. Обзор методов нейроуправления / А. Н. Чернодуб, Д. А. Дзюба // Проблемы программирования. - 2011. - Выпуск 2. - С. 79-94.
  • Горбань А. Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей. / А. Н. Горбань // Сибирский журнал вычислительной математики. - 1998. - Т. 1. - № 1. - С. 12-24.
  • Савельев А. В. На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности. / А. В. Савельев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2006. - № 5. - С. 4-14.
  • Осовский С. С. Нейронные сети для обработки информации / С. С. Осовский. - Москва : Финансы и статистика. - 2004. - 344 с.
  • Деревянкин Е. В. Деловое общение. Учебное пособие. / Е. В. Деревянкин. - Екатеринбур г: Издательство Уральского университета. - 2015. - 48 С.